【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风速预测，尤其涉及一种基于状态识别rime-dlem多变量时间序列预测的风速预测系统。
技术介绍
1、风速预测是指利用气象学、统计学和人工智能等技术，对未来一段时间内的风速进行预测。风速预测在能源、交通、农业、环境等领域具有广泛的应用价值，如风力发电、风力涡轮机、气象预报、空气质量监测等。现有风速预测系统存在以下缺陷：一是由于风速的复杂性和多变性，现有的风速预测系统所采用的时间序列法存在精度低的问题；二是为了保证风速预测的准确性，现有的风速预测系统需要大量的历史数据来进行模型训练，然而在实际应用中，可能无法获取足够的数据量，这导致预测的准确性较差；三是现有风速预测系统适应性不足，由于其是在特定的气候和气象条件下进行训练和预测，因此在其他条件下的预测性能可能会受到影响，并且随着气候和气象条件的变化，预测模型的性能也可能会下降。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于状态识别rime-dlem多变量时间序列预测的风速预测系统，来提高系统的准确性、稳定性和可靠性，从而解决单一时间序列法预测精度低的问题。
2、技术方案： 数据收集模块：历史风速数据获取子模块：负责从风速观测站或历史记录中获取风速数据。气象数据获取子模块：包括温度、湿度、气压、云量和风向数据获取单元，通过气象站或相关数据库获取气象信息。其他数据获取子模块：包括地形、植被和气候数据获取单元，用于获取与风速相关的其他环境数据。数据处理模块：数据预处理子模块：包括数据清洗单元、数据
3、一种hmm-rime-dlem多变量时间序列的风速预测方法，包括以下步骤：
4、s1，收集风场历史风速数据，并对所获取的风场历史风速数据进行预处理；
5、s2，使用预处理后的数据训练hmm模型，训练过程中通过调整模型参数优化模型的拟合度，并通过交叉验证评估模型的性能；在hmm模型中，观测状态为风速数据，隐藏状态为气象数据，根据观测状态和隐藏状态的关系，使用baum-welch算法估计隐马尔可夫模型的初始状态概率、状态转移概率和观测概率；
6、s3，采用rime算法优化dlem模型的关键参数，关键参数具体包括神经网络的层数、神经元数量和激活函数类型；rime算法搜索策略具体为:模拟霜冰形成过程，通过全局和局部搜索策略找到最优参数组合；dlem模型通过迁移学习进行优化，迁移学习具体为：将获取历史数据的风场作为目标域，将与目标域具有相似气候和气象条件区域作为源域，将源域已有的dlem模型参数迁移到目标域的模型中，使用目标域的数据对迁移后的模型进行训练、调参和验证；
7、s4，利用步骤s2中训练好的hmm模型提取历史风速数据的时间序列特征和气象数据特征，作为dlem模型的输入，利用dlem模型的深层神经网络结构进行复杂特征的深入学习，得到基于hmm-rime-dlem的风速预测模型；
8、s5，使用均方误差、平均绝对误差和均方根误差对步骤s4中得到的风速预测模型进行细化评估，并基于评估结果，继续使用rime算法调整优化dlem模型；
9、s6，实时获取风场风速数据，将风场风速数据输入hmm模型，将hmm模型的结果输入dlem模型，对未来风速进行短期预测和长期预测，将预测结果与实际风速数据进行比较，验证模型的准确性和实用性；
10、s7，定期使用最新的风速数据更新风速预测模型，通过不断优化和调整风速预测模型结构和参数，实现风速预测模型的持续迭代。
11、本专利技术与现有技术相比，其显著效果如下：
12、1、本专利技术利用hmm单元和rime-dlem单元提取风速特征数据，利用rime-dlem单元处理具有随机性和不确定性的风速数据，利用hmm单元处理具有时序性和趋势性的风速数据，通过将hmm单元和rime-dlem单元结合起来，从而提高系统的准确性、稳定性和可靠性，解决单一时间序列法预测精度低的问题；
13、2、本专利技术通过引入迁移学习子模块提高学习效率、增强泛化能力、降低数据需求，通过引入强化学习子模块，可进一步提高系统的准确性和适应性。
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1.一种基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，包括数据收集模块（1）、数据处理模块（2）、预测结果评估模块（3）、结果输出模块（4）、迁移学习模块（5）和强化学习模块（6），其特征在于：所述数据处理模块（2）分别与数据收集模块（1）、预测结果评估模块（3）、迁移学习模块（5）和强化学习模块（6）建立数据连接，预测结果评估模块（3）与结果输出模块（4）建立数据连接。
2.根据权利要求1所述的基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述数据收集模块（1）包括历史风速数据获取子模块（11）、气象数据获取子模块（12）和其他数据获取子模块（13）。
3.根据权利要求2所述的基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述气象数据获取子模块（12）包括温度数据获取单元（121）、湿度数据获取单元（122）、气压数据获取单元（123）、云量数据获取单元（124）和风向数据获取单元（125）。
4.根据权利要求2所述的基于状态识别RIME-DLEM多变量
5.根据权利要求1所述的基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述数据处理模块（2）包括数据预处理子模块（21）、特征数据提取子模块（22）、特征融合子模块（23）和风速预测子模块（24），且数据预处理子模块（21）与特征数据提取子模块（22）建立数据连接，特征数据提取子模块（22）与特征融合子模块（23）建立数据连接，特征融合子模块（23）与风速预测子模块（24）建立数据连接。
6.根据权利要求5所述的基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述数据预处理子模块（21）包括数据清洗单元（211）、数据集成单元（212）、数据变换单元（213）和数据规约单元（214），特征数据提取子模块（22）包括HMM单元（221）和RIME-DLEM单元（222）。
7.根据权利要求1所述的基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述预测结果评估模块（3）包括误差计算子模块（31）和趋势分析子模块（32）。
8.根据权利要求1所述的基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述结果输出模块（4）包括预测结果输出子模块（41）、可视化子模块（42）和报告生成子模块（43）。
9.根据权利要求1所述的基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述迁移学习模块（5）包括特征迁移子模块（51）、参数迁移子模块（52）和关系知识迁移子模块（53）。
10.一种HMM-RIME-DLEM多变量时间序列的风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于状态识别rime-dlem多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，包括数据收集模块（1）、数据处理模块（2）、预测结果评估模块（3）、结果输出模块（4）、迁移学习模块（5）和强化学习模块（6），其特征在于：所述数据处理模块（2）分别与数据收集模块（1）、预测结果评估模块（3）、迁移学习模块（5）和强化学习模块（6）建立数据连接，预测结果评估模块（3）与结果输出模块（4）建立数据连接。
2.根据权利要求1所述的基于状态识别rime-dlem多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述数据收集模块（1）包括历史风速数据获取子模块（11）、气象数据获取子模块（12）和其他数据获取子模块（13）。
3.根据权利要求2所述的基于状态识别rime-dlem多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述气象数据获取子模块（12）包括温度数据获取单元（121）、湿度数据获取单元（122）、气压数据获取单元（123）、云量数据获取单元（124）和风向数据获取单元（125）。
4.根据权利要求2所述的基于状态识别rime-dlem多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述其他数据获取子模块（13）包括地形数据获取单元（131）、植被数据获取单元（132）和气候数据获取单元（133）。
5.根据权利要求1所述的基于状态识别rime-dlem多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，所述数据处理模块（2）包括数据预处理子模块（21）、特征...
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